(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数レイヤのパターンが形成される基板の一部の領域のレビュー画像を取得するレビュー画像取得部と、前記基板の各レイヤに形成されるパターンの形状に係る設計データを保持し、前記レビュー画像取得部により取得した前記基板のレビュー画像に含まれる欠陥の致命度を判定するデータ処理部と、を含んで構成された欠陥解析装置であって、
前記データ処理部が、
前記レビュー画像取得部を介して、前記欠陥を含む領域のレビュー画像を取得し、
前記取得したレビュー画像を、所定の参照画像と比較することによって、前記レビュー画像から前記欠陥部分の画像を欠陥画像として抽出し、
前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと同じレイヤの前記設計データから生成した自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との画像マッチングにより、前記自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との位置合わせを行い、
前記位置合わせの結果と、前記欠陥画像と、前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと異なるレイヤの前記設計データから生成した他レイヤ設計パターン画像と、に基づいて、前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンとの第１の相対位置関係を表すデータを求め、
前記求めた第１の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定すること
を特徴とする欠陥解析装置。
【請求項２】
前記データ処理部は、さらに、
前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンとの第２の相対位置関係を表すデータを求め、
前記求めた第２の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定すること
を特徴とする請求項１に記載の欠陥解析装置。
【請求項３】
前記データ処理部は、さらに、
前記欠陥画像と前記他レイヤ設計パターン画像とを合成した前記第１の合成画像を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項１に記載の欠陥解析装置。
【請求項４】
複数レイヤのパターンが形成される基板の一部の領域のレビュー画像を取得するレビュー画像取得ステップと、前記基板の各レイヤに形成されるパターンの形状に係る設計データを保持し、前記基板のレビュー画像に含まれる欠陥の致命度を判定するデータ処理ステップと、を含んで構成された欠陥解析装置で用いられる欠陥解析方法であって、
前記データ処理ステップは、
前記レビュー画像取得ステップで取得された前記欠陥を含む領域のレビュー画像を、所定の参照画像と比較することによって、前記レビュー画像から前記欠陥部分の画像を欠陥画像として抽出し、
前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと同じレイヤの前記設計データから生成した自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との画像マッチングにより、前記自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との位置合わせを行い、
前記位置合わせの結果と、前記欠陥画像と、前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと異なるレイヤの前記設計データから生成した他レイヤ設計パターン画像と、に基づいて、前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンとの第１の相対位置関係を表すデータを求め、
前記求めた第１の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定すること
を特徴とする欠陥解析方法。
【請求項５】
前記データ処理ステップは、さらに、
前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンとの第２の相対位置関係を表すデータを求め、
前記求めた第２の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定すること
を特徴とする請求項４に記載の欠陥解析方法。
【請求項６】
前記データ処理ステップは、さらに、
前記欠陥画像と前記他レイヤ設計パターン画像とを合成した前記第１の合成画像を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項４に記載の欠陥解析方法。
【請求項７】
複数レイヤのパターンが形成される基板の一部の領域のレビュー画像を取得するレビュー画像取得部と、前記基板の各レイヤに形成されるパターンの形状に係る設計データを保持し、前記レビュー画像取得部により取得した前記基板のレビュー画像に含まれる欠陥の致命度を判定するデータ処理部と、を含んで構成された欠陥解析装置において実行される欠陥解析プログラムであって、
前記データ処理部に、
前記レビュー画像取得部を介して、前記欠陥を含む領域のレビュー画像を取得する処理と、
前記取得したレビュー画像を、所定の参照画像と比較することによって、前記レビュー画像から前記欠陥部分の画像を欠陥画像として抽出する処理と、
前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと同じレイヤの前記設計データから生成した自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との画像マッチングにより、前記自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との位置合わせを行う処理と、
前記位置合わせの結果と、前記欠陥画像と、前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと異なるレイヤの前記設計データから生成した他レイヤ設計パターン画像と、に基づいて、前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンとの第１の相対位置関係を表すデータを求める処理と、
前記求めた第１の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定する処理と、
を実行させるための欠陥解析プログラム。
【請求項８】
前記データ処理部に、さらに、
前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンとの第２の相対位置関係を表すデータを求める処理と、
前記求めた第２の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと同じレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定する処理と、
を実行させるための請求項７に記載の欠陥解析プログラム。
【請求項９】
前記データ処理部に、さらに、
前記欠陥画像と前記他レイヤ設計パターン画像とを合成した前記第１の合成画像を表示装置に表示する処理
を実行させるための請求項７に記載の欠陥解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集積回路基板装置、液晶基板装置など所定のパターンが形成された基板装置の表面の欠陥の致命度を判定する欠陥解析装置、欠陥解析方法および欠陥解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、集積回路基板装置などの表面のパターン欠陥は、光学顕微鏡や電子顕微鏡などにより取得した検査対象基板装置表面の画像と、あらかじめ取得した欠陥のない基板装置表面の画像（参照画像）と、の差分画像として検出される。このような欠陥検出方法に基づき、製造過程にある集積回路基板装置などのパターン欠陥（以下、単に、欠陥という）を効率よく検出する装置は、一般には、パターン欠陥検査装置（以下、単に、欠陥検査装置という）と呼ばれている。
【０００３】
欠陥検査装置は、集積回路基板装置などを製造する製造ラインに組み込まれて用いられるため、その機能および性能のリソースは、欠陥検査のスループット向上のために振り向けられている。従って、欠陥検査装置は、欠陥の位置座標と欠陥の大きさなどを検出するにとどまり、欠陥の種類など欠陥についての詳細な情報を取得するためには、さらに、欠陥レビュー装置が用いられる。
【０００４】
欠陥レビュー装置は、欠陥検査装置から与えられる欠陥の位置座標と欠陥の大きさなどに基づき、欠陥の画像を拡大し、その拡大した欠陥の画像から、その欠陥についての詳細な情報を取得する。例えば、欠陥レビュー装置は、欠陥の形状、輝度、明るさのばらつきなどを、所定の評価基準に従って評価し、その評価結果に基づき、欠陥の種類を特定するなどの機能を備えている。
【０００５】
しかしながら、実用に供されている従来の欠陥レビュー装置においては、欠陥そのものの解析に注意が払われ、欠陥と他の構成要素との相対関係には注意が払われなかった嫌いがある。そのため、欠陥の種類などを特定することはできても、基板装置上に形成された配線などの回路要素との位置関係を解析することができず、その結果、基板装置上に形成される集積回路などの機能に及ぼす影響度などを判定することができなかった。
【０００６】
とはいえ、文献レベルでは、例えば、特許文献１や特許文献２などに開示されているように、欠陥と基板装置の表面に形成されるパターンとの相対位置関係を解析することにより、回路要素に対する欠陥の致命度や影響度を判定するものがある。それらの文献によれば、欠陥検査装置により取得された欠陥の位置座標および大きさのデータと、基板装置の表面に形成されるパターンの設計データと、に基づき、欠陥が回路要素と接触しているか否かを判定したり、欠陥と回路要素との距離を計算したりすることによって、欠陥の致命度や影響度を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３１１９２４号公報
【特許文献２】特開２０００−６８３４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１や特許文献２などに開示されている基板装置の表面のパターン欠陥の致命度や影響度を判定する方法には、例えば、次のような問題が存在する。
【０００９】
まず、第１に、その欠陥の致命度や影響度は、欠陥検査装置から取得されたデータに基づき判定されたものであり、欠陥レビュー装置を用いて判定されたものではないということである。すなわち、その欠陥の位置座標や大きさのデータは、欠陥１つ１つに注目してその画像を拡大し、その拡大した画像から得られたものではない。また、その座標値は、必ずしも、設計データと位置合わせした結果得られたデータでもない。従って、その欠陥の位置座標や大きさのデータについては、精度の面で問題があり、とくに、欠陥と回路要素との距離により欠陥の致命度や影響度を判定する場合には、その判定された致命度や影響度には、充分に信頼性があるとはいい難い。
【００１０】
第２に、欠陥の致命度や影響度は、欠陥が検出されたレイヤと同じレイヤの回路要素との相対位置関係だけで判定されていることである。近年では、集積回路基板装置などにおいては、回路要素の微細化とともに層間（レイヤ間）絶縁膜も薄くなり、例えば、あるレイヤで生じた異物などの欠陥は、その上部レイヤや下部レイヤに影響を及ぼすことが多くなってきている。つまり、あるレイヤにおいて欠陥が検出され、その欠陥がそのレイヤのいずれの回路要素とも影響し合わない位置にあったとしても、その欠陥の直上または直下に上部レイヤまたは下部レイヤの回路要素があったとすれば、その上部レイヤまたは下部レイヤの回路要素は、その欠陥の影響を受けないわけはなく、場合によっては、致命的な影響を受ける可能性もある。従って、欠陥の致命度や影響度を求めるに際して、その欠陥に対して、上部および下部レイヤにおける回路要素との相対位置関係をも考慮するのでなければ、信頼性のある結果は得られないといえる。
【００１１】
このように、特許文献１や特許文献２などに開示されている方法には、基板装置の表面のパターン欠陥の致命度や影響度を、必ずしも、精度よく、しかも、信頼性のあるようには、求めることができないという問題がある。
【００１２】
以上のような従来技術の問題点に鑑み、本発明は、基板装置の表面における欠陥とその欠陥が検出されたレイヤと異なるレイヤの回路要素との相対位置関係を高精度に定めることができ、さらに、その欠陥の致命度をより信頼度高く判定することが可能な欠陥解析装置、欠陥解析方法および欠陥解析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前記目的を達成するために、本発明では、基板装置の表面における欠陥とその欠陥が検出されたレイヤと異なるレイヤの回路要素との相対位置関係を求めることができるようにした。
【００１４】
すなわち、本発明の欠陥解析装置は、複数レイヤのパターンが形成される基板の一部の領域のレビュー画像を取得するレビュー画像取得部と、前記基板の各レイヤに形成されるパターンの形状に係る設計データを保持し、前記レビュー画像取得部により取得した前記基板のレビュー画像に含まれる欠陥の致命度を判定するデータ処理部と、を含んで構成される。そして、前記データ処理部が、前記レビュー画像取得部を介して、前記欠陥を含む領域のレビュー画像を取得し、前記取得したレビュー画像を、所定の参照画像と比較することによって、前記レビュー画像から前記欠陥部分の画像を欠陥画像として抽出し、前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと同じレイヤの前記設計データから生成した自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との画像マッチングにより、前記自レイヤ設計パターン画像と前記レビュー画像との位置合わせを行い、前記位置合わせの結果と、前記欠陥画像と、前記レビュー画像に対応する領域に対して前記欠陥を含むレイヤと異なるレイヤの前記設計データから生成した他レイヤ設計パターン画像と、に基づいて、前記欠陥と当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンとの第１の相対位置関係を表すデータを求め、前記求めた第１の相対位置関係を表すデータに基づき、前記欠陥が当該欠陥を含むレイヤと異なるレイヤのパターンに及ぼす致命度を判定する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、基板装置の表面における欠陥とその欠陥が検出されたレイヤと異なるレイヤの回路要素との相対位置関係を高精度に定めることができ、さらに、その欠陥の致命度をより信頼度高く判定することが可能な欠陥解析装置、欠陥解析方法および欠陥解析プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置の構成、および、そのパターン欠陥解析装置が適用されるシステムの全体構成の例を示した図。
【図２】本発明の実施形態においてパターン欠陥解析の対象となる集積回路基板装置の構成の例を示した図。
【図３】本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置によるパターン欠陥解析の手順を示した図。
【図４】図３のステップＳ４における欠陥画像の抽出の例を模式的に示した図。
【図５】図３のステップＳ５におけるレビュー画像と設計データとの位置合わせの例を模式的に示した図。
【図６】図３のステップＳ１４における致命度判定結果を表示装置に表示した例を示した図。
【図７】本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置において欠陥と複数のレイヤの回路要素との相対位置関係を表示装置に表示した例を示した図。
【図８】本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置を用いた欠陥解析の対象となる欠陥種別の例を示した図。
【図９】本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置における致命度判定基準データの構成の例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、適宜、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係るパターン欠陥解析装置の構成、および、そのパターン欠陥解析装置が適用されるシステムの全体構成の例を示した図である。図１に示すように、パターン欠陥解析装置１は、データ処理部１０、データ通信部１１、欠陥レビュー部１２、データ入出力部１３などを含んで構成され、通信ネットワーク４を介してパターン欠陥検査装置２および設計データサーバ３に接続される。
【００１９】
ここで、パターン欠陥検査装置２は、走査型電子顕微鏡や光学顕微鏡などを含んで構成され、基板装置の表面に形成されたパターンの表面観察画像を取得して、そのパターン欠陥や異物（以下、これらを総称して、単に、欠陥という）を検出する装置であり、検出した欠陥の位置座標と大きさに係るデータを出力する。また、設計データサーバ３は、ハードディスク装置など大容量の記憶装置を備えたコンピュータによって構成され、解析対象の基板装置に形成されるパターンの形状を表した設計データを蓄積、管理する。また、通信ネットワーク４は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネットなどによって構成される。
【００２０】
パターン欠陥解析装置１は、一般的には欠陥レビュー装置と呼ばれる装置に相当する。そして、その欠陥レビュー部１２は、走査型電子顕微鏡や光学顕微鏡などを含んで構成され、解析対象の基板装置の表面に形成されたパターンの表面観察画像を取得する。また、データ処理部１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）と、半導体メモリやハードディスク装置などからなる図示しない記憶装置と、を少なくとも含んで構成され、欠陥レビュー部１２によって取得された基板装置の表面観察画像を処理して、欠陥を検出し、分類するなど、通常の欠陥レビュー装置と同様の機能を有するほか、以下、順次説明する本実施形態に独自の機能を有する。
【００２１】
さらに、データ通信部１１は、ネットワークインタフェースカードやルータなどによって構成され、データ処理部１０を通信ネットワーク４に接続する。また、データ入出力部１３は、キーボード、マウス、ペンタブレット、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）表示装置、などによって構成され、ユーザがデータ処理部１０に欠陥レビュー部１２などを動作させるための様々な情報を入力するのに用いられるとともに、欠陥レビュー部１２により取得された基板装置の表面画像やデータ処理部１０により処理された様々なデータを表示するのに用いられる。
【００２２】
なお、本実施形態では、パターン欠陥解析装置１の解析対象基板装置は、説明の便宜上、半導体ウェーハ上に集積回路を形成する途上にある集積回路基板装置であるとするが、それに限定されるものではない。解析対象の基板装置は、製造途上にあるＬＣＤ基板装置や、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ基板装置などであってもよい。
【００２３】
続いて、データ処理部１０の構成について詳細に説明する。
【００２４】
図１に示すように、データ処理部１０は、欠陥検査データ取得部１０１、設計データ取得部１０２、レビュー制御部１０３、レビュー画像取得部１０４、画像位置合わせ部１０５、致命度判定部１０６、判定結果データ表示部１０７などの処理機能ブロックと、欠陥検査データ記憶部１０８、設計データ記憶部１０９、レビュー画像データ記憶部１１０、致命度判定基準データ記憶部１１１、判定結果データ記憶部１１２などの記憶機能ブロックと、を含んで構成される。
【００２５】
ここで、欠陥検査データ取得部１０１、設計データ取得部１０２、レビュー制御部１０３、レビュー画像取得部１０４、画像位置合わせ部１０５、致命度判定部１０６、判定結果データ表示部１０７などの処理機能ブロックの機能は、データ処理部１０の図示しないＣＰＵが同様に図示しない記憶装置に格納されている所定のプログラムを実行することによって実現される。また、欠陥検査データ記憶部１０８、設計データ記憶部１０９、レビュー画像データ記憶部１１０、致命度判定基準データ記憶部１１１、判定結果データ記憶部１１２などの記憶機能ブロックは、前記図示しない記憶装置上に構成される。
【００２６】
図１において、欠陥検査データ取得部１０１は、パターン欠陥検査装置２から、パターン欠陥検査装置２が検査して得た当該解析対象基板装置のパターン欠陥検査結果のデータを、通信ネットワーク４およびデータ通信部１１を介して取得し、その取得したパターン欠陥検査結果のデータを欠陥検査データとして欠陥検査データ記憶部１０８へ格納する。ここで、欠陥検査データは、検出されたそれぞれの欠陥ごとにその欠陥の位置座標とその欠陥の大きさを表すデータとを含むものとする。
【００２７】
設計データ取得部１０２は、設計データサーバ３から、その設計データサーバ３が蓄積している解析対象基板装置の設計データを、通信ネットワーク４およびデータ通信部１１を介して取得し、その取得した設計データを設計データ記憶部１０９へ格納する。なお、ここでいう設計データは、基板装置の表面に回路要素などを形成するためのマスクパターンなどのデータであり、少なくともそのデータにより基板装置の表面に形成される回路要素などのパターンの形状を表すことが可能なデータであるとする。
【００２８】
また、設計データ取得部１０２は、解析対象基板装置の設計データを取得するとき、その設計データのすべてを取得するのではなく、その設計データの一部を抜粋して取得するとしてもよい。例えば、解析対象の欠陥の位置が限定されている場合や、欠陥の存在するレイヤが限定されている場合には、設計データ取得部１０２は、設計データサーバ３に対し、抜粋対象の領域やレイヤなどを指定するデータを送信して、設計データの抜粋を指示する。設計データサーバ３は、その指示を受信すると、指示された設計データを抜粋し、その抜粋した設計データをパターン欠陥解析装置１へ送信する。この場合、設計データサーバ３からパターン欠陥解析装置１へ送信されるデータ量が削減されるので、通信ネットワーク４の通信負荷が軽減されるとともに、設計データの送信時間が短縮されるので、パターン欠陥解析に要する合計時間も短縮される。
【００２９】
レビュー制御部１０３は、欠陥レビュー部１２（走査型電子顕微鏡など）に対し、欠陥を含む領域の位置データ、倍率、コントラストなど、欠陥レビュー部１２を動作させるためのデータを設定し、解析対象基板装置の表面の撮像を指示する。その場合、その設定データは、あらかじめ欠陥解析用レシピデータとして記憶装置に記憶しておいてもよく、また、欠陥解析担当者が、必要に応じて、データ入出力部１３を介して入力するようにしてもよい。なお、欠陥の位置データは、欠陥検査データ記憶部１０８に記憶されている欠陥検査データに含まれる座標位置データのうち、１つが選択されて設定される。
【００３０】
レビュー画像取得部１０４は、レビュー制御部１０３の指示に従って欠陥レビュー部１２が撮像した解析対象基板装置の表面の表面観察画像を取得し、その取得した解析対象基板装置の表面の画像をレビュー画像データ記憶部１１０に格納するとともに、データ入出力部１３の表示装置に表示する。なお、本明細書では、レビュー画像取得部１０４によって取得された解析対象基板装置の表面の表面観察画像を、以下、単に、レビュー画像という。
【００３１】
画像位置合わせ部１０５は、まず、レビュー画像取得部１０４により取得されたレビュー画像と参照画像とを比較し、その差分画像を欠陥画像として検出する。ここで、参照画像とは、当該解析対象基板装置の前記レビュー画像を取得した領域と同じパターン形状を有する領域で欠陥がないことが知られている領域のレビュー画像、または、その領域に対応する設計データから生成されるパターン画像をいう。
【００３２】
画像位置合わせ部１０５は、また、レビュー画像取得部１０４により取得されたレビュー画像と、そのレビュー画像と同じ領域部分の同じレイヤの設計データから生成される自レイヤ設計パターン画像と、の画像マッチングを行うことにより、両画像の位置合わせを行い、レビュー画像と設計データとの間での座標系の整合を図り、さらに、自レイヤ設計パターン画像と前記欠陥画像とを合成した自レイヤ欠陥合成画像（請求項などでいう第２の合成画像）を生成する。
【００３３】
画像位置合わせ部１０５は、さらに、レビュー画像取得部１０４により取得されたレビュー画像と同じ領域部分の異なるレイヤの設計データに基づき、他レイヤ設計パターン画像を生成し、他レイヤ設計パターン画像と前記欠陥画像とを合成した他レイヤ欠陥合成画像（請求項などでいう第１の合成画像）を生成する。
【００３４】
致命度判定部１０６は、画像位置合わせ部１０５により生成された自レイヤ欠陥合成画像および他レイヤ欠陥合成画像に基づき、レビュー画像により検出された欠陥とその欠陥と同じレイヤのパターンとの相対位置関係を表すデータ（例えば、その離間距離などであり、請求項などでいう第２の相対位置関係を表すデータ）、および、レビュー画像により検出された欠陥とその欠陥と異なるレイヤのパターンとの相対位置関係を表すデータ（例えば、その離間距離などであり、請求項などでいう第１の相対位置関係を表すデータ）を取得する。
【００３５】
致命度判定部１０６は、その取得した第１または第２の相対位置関係を表すデータと、致命度判定基準データ記憶部１１１に記憶されている致命度判定基準データとに基づき、当該欠陥の致命度を判定し、その判定した致命度のデータを判定結果データ記憶部１１２に格納する。なお、致命度判定基準データ記憶部１１１のデータの構成の例については、別途、図を参照して詳しく説明する。
【００３６】
判定結果データ表示部１０７は、致命度判定部１０６によって判定された欠陥の致命度およびその欠陥の位置や大きさなどのデータを、一覧表の形などによりデータ入出力部１３の表示装置に表示する。その表示例については、別途、図を参照して詳しく説明する。
【００３７】
続いて、パターン欠陥解析装置１を用いて行われるパターン欠陥解析の手順について、以下、具体的な例を示しながら説明する。図２は、本実施形態においてパターン欠陥解析の対象となる集積回路基板装置の構成の例を示した図である。
【００３８】
図２（ａ）に示すように、集積回路基板装置５は、シリコン単結晶などからなり、図示しないアクティブ素子が多数形成された半導体ウェーハ５１上に、そのアクティブ素子をつなぐための複数のレイヤからなる配線層５２が形成されて構成される。なお、一般的には、半導体ウェーハとは、集積回路などを形成する前、形成する途上、または、形成された後の基板装置全体を指すことが多いが、ここでは、便宜上、その基体となる、例えば、シリコン単結晶などのウェーハ、または、そのウェーハにトランジスタなどのアクティブ素子が形成されたものを指すものとしている。
【００３９】
図２（ａ）の例では、配線層５２は、レイヤＬ１、レイヤＬ２、レイヤＬ３の３層が示されているが、その層数は、３層に限定されるものではない。また、それぞれの配線層５２は、例えば、アルミニウムや銅などの導電性の金属などで形成され、それぞれの配線層５２の層間およびに配線層５２とアクティブ素子との間には、酸化シリコンや窒化シリコンなどからなる絶縁層が形成される。なお、異なる配線層５２の配線同士を接続する場合、または、配線層５２の配線と半導体ウェーハ５１に形成されたアクティブ素子とを接続する場合には、絶縁層に図示しないコンタクトホールを形成し、そのコンタクトホールに導電性金属などを充填する。
【００４０】
以上のような集積回路基板装置５を製造する場合、まず、半導体ウェーハ５１に不純物を注入するなどして活性領域を形成し、さらに、ゲート層などを形成して、アクティブ素子を形成し、それを絶縁層で覆った上で、レイヤＬ１の配線を形成する。続いて、レイヤＬ１の配線を他の絶縁層で覆い、レイヤＬ２の配線を形成し、さらに、レイヤＬ２の配線を他の絶縁層で覆い、レイヤＬ３配線を形成する。
【００４１】
このような集積回路基板装置５の製造工程においては、その工程管理のために、各レイヤの配線形成工程が終了するごとに、その工程で形成した配線パターンについてのパターン欠陥検査が、パターン欠陥検査装置２を用いて実施される。そして、そのパターン欠陥検査により、何らかの工程上の問題が発見された場合、または、工程管理上必要と判断された場合には、パターン欠陥検査装置２によって検出された欠陥について、さらに、詳細な欠陥解析が、パターン欠陥解析装置１を用いて実施される。
【００４２】
図２（ａ）には、レイヤＬ２の配線形成後のパターン欠陥検査により欠陥ｆ（例えば、異物）が検出された例が示されている。その場合、そのときの集積回路基板装置５の表面観察画像をパターン欠陥解析装置１で取得したときには、例えば、図２（ｃ）のようなレイヤＬ２の配線画像が取得される。図２（ｃ）の例では、欠陥ｆは、配線が形成されていない部分にあり、そのため、欠陥ｆは、集積回路の動作に対し、重大な影響を及ぼさないと考えられる。
【００４３】
ところが、図２（ｂ）に示すように、その欠陥ｆの直上（欠陥ｆの投影部分）にレイヤＬ３の配線が形成される場合がある。その場合、欠陥ｆが、例えば、硬い異物などであったときには、欠陥ｆのために、レイヤＬ３の配線が断線したりすることもあり得る。すなわち、レイヤＬ２のパターン欠陥検査で検出された欠陥ｆが他のレイヤＬ３の配線に影響を及ぼし、その結果、集積回路の動作に何らかの悪影響を及ぼすことになる。
【００４４】
同様なことは、欠陥ｆを含むレイヤＬ２の下部のレイヤＬ１の配線についても当てはまり、この例では、図２（ｄ）に示すように、欠陥ｆの真下（欠陥ｆの投影部分）にはレイヤＬ１の配線は形成されていないものの、欠陥ｆの真下にレイヤＬ１の配線が形成されていた場合には、その配線は、欠陥ｆから何らかの影響を受け、場合によっては、断線などを引き起こすこともあり得る。また、欠陥ｆの投影部分が直下の配線に接触していなかった場合であっても、その距離が近い場合や、その配線の種類によっては、浮遊容量の増加などのために集積回路の性能の劣化を招くこともあり得る。
【００４５】
以上のように、あるレイヤのパターン欠陥検査で検出された欠陥が他のレイヤの配線などの回路要素にも影響を及ぼすことを考慮し、以下に記載する本実施形態の欠陥解析手順では、あるレイヤで欠陥を検出したときには、欠陥と回路要素との相対位置関係を、自レイヤのみならず他レイヤについてもチェックするようにしている。
【００４６】
図３は、パターン欠陥解析装置１によるパターン欠陥解析の手順を示した図である。パターン欠陥解析を行うにあたっては、まず、解析対象の基板装置が欠陥レビュー部１２の試料ステージ（図示せず）に装着される。そして、図３に示すように、パターン欠陥解析装置１のデータ処理部１０は、パターン欠陥検査装置２から当該基板装置についての欠陥検査データを取得し（ステップＳ１）、その取得した欠陥検査データを欠陥検査データ記憶部１０８へ格納する。さらに、データ処理部１０は、設計データサーバ３から当該基板装置についての設計データを取得し（ステップＳ２）、その取得した設計データを設計データ記憶部１０９へ格納する。なお、このとき取得される設計データは、当該基板装置についてのすべての設計データではなく、抜粋した設計データであってもよい。
【００４７】
次に、データ処理部１０は、欠陥検査データ記憶部１０８から当該基板装置の欠陥検査データの１つを取り出し、その欠陥検査データに含まれる欠陥の位置座標に基づき、その欠陥を視野に含む当該基板装置表面のレビュー画像を取得する（ステップＳ３）。
【００４８】
次に、データ処理部１０は、その取得したレビュー画像とそのレビュー画像に対応する部分の参照画像とを比較することにより、当該レビュー画像上で欠陥の領域を示す欠陥画像を抽出する（ステップＳ４）。そして、データ処理部１０は、レビュー画像と設計データ（以下、本明細書では、設計データから生成されたパターン画像も、単に、設計データという）との位置合わせを行い（ステップＳ５）、欠陥画像、つまり、欠陥の位置および大きさを設計データの座標系で表すことができるようにする。なお、欠陥画像の抽出については、別途、図４を用い、また、レビュー画像と設計データとの位置合わせについては、図５を用いて詳しく説明する。
【００４９】
次に、データ処理部１０は、欠陥画像と設計データとを合成し（ステップＳ６）、欠陥と回路要素（配線などのパターン）との距離を算出する（ステップＳ７）。そして、その算出した欠陥と回路要素との距離が「０」以下であった場合、つまり、欠陥が回路要素に接するか、または、重なり合っていた場合には（ステップＳ８でＹｅｓ）、欠陥致命度を「３」と判定する（ステップＳ９）。また、欠陥と回路要素との距離が「０」より大きく（ステップＳ８でＮｏ）、所定の閾値よりも小さかった場合には（ステップＳ１０でＹｅｓ）、欠陥致命度を「２」と判定する（ステップＳ１１）。また、欠陥と回路要素との距離が所定の閾値以上であった場合には（ステップＳ１０でＮｏ）、欠陥致命度を「１」と判定する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１０の判定における閾値は、致命度判定基準データの一部を構成するデータであり、その致命度判定基準データは、あらかじめ致命度判定基準データ記憶部１１１に格納されているものとする。なお、致命度判定基準データの構成については後記する。
【００５０】
ここで、欠陥致命度とは、欠陥が回路要素に影響を与える程度を表す数値であり、欠陥致命度「３」は、回路要素の機能に致命的な影響を与え得る欠陥であることを意味し、欠陥致命度「２」は、回路要素の機能に重大な影響を与え得る欠陥であることを意味し、欠陥致命度「１」は、回路要素の機能に重大な影響を与えないと予想される欠陥であることを意味する。なお、ここでは、欠陥致命度を３段階に分けているが、３段階に限定される必要はない。
【００５１】
データ処理部１０は、以上のようにして、欠陥と欠陥が検出されたレイヤと同じレイヤの設計データの回路要素との相対位置に基づき、欠陥致命度を判定すると、致命度判定基準データ記憶部１１１を参照して、当該レイヤの欠陥が影響を与え得る他のレイヤがあるか否かを判定し（ステップＳ１３）、他のレイヤがある場合には（ステップＳ１３でＹｅｓ）、当該他のレイヤの設計データについて、ステップＳ６〜ステップＳ１３の処理を再度実行する。また、当該レイヤの欠陥が影響を与え得る他のレイヤがなくなった場合には（ステップＳ１３でＮｏ）、データ処理部１０は、それまでに判定した致命度判定結果をデータ入出力部１３に出力する（ステップＳ１４）。なお、致命度判定結果のデータ入出力部１３への表示例については後記する。
【００５２】
図４は、図３のステップＳ４における欠陥画像の抽出の例を模式的に示した図である。データ処理部１０は、解析対象基板装置の表面のレビュー画像６１とそのレビュー画像に対応する参照画像６２とを比較照合して、両者の差分画像を欠陥ｆの欠陥画像６３として取得する。
【００５３】
ここで、参照画像６２は、通常は、同じ解析対象基板装置の他の部分から取得される。解析対象基板装置が、例えば、集積回路基板装置である場合には、同じ基板装置に多数の同じ集積回路チップが形成されているので、その中からレビュー画像６１と同じ領域で欠陥のない領域を選び出し、そのレビュー画像を参照画像６２とする。また、集積回路基板装置に形成される集積回路がメモリ集積回路など規則的なセル構造を有する集積回路である場合には、同じ集積回路チップに多数の同じ構造のメモリ回路セルなどが形成されているので、例えば、欠陥のあるメモリセルのレビュー画像６１に対応する欠陥のないメモリセルのレビュー画像を参照画像６２とする。
【００５４】
また、前記したように、レビュー画像６１と同じ位置に対応する設計データを、参照画像６２として用いることができる。ただし、この場合には、両者の画像の拡大度や座標位置などを一致させる必要があるので、その欠陥領域の検出は、次に説明するレビュー画像と設計データとの位置合わせの処理に併せて行われる。
【００５５】
なお、欠陥画像の抽出処理においては、基板装置製造時のパターン形成のばらつきのために、その差分画像にはノイズが残るが、そのノイズは、適宜、フィルタリングして除去するものとする。
【００５６】
図５は、図３のステップＳ５におけるレビュー画像と設計データとの位置合わせの例を模式的に示した図である。図５（ａ）に示すように、欠陥ｆを含むレビュー画像６１と設計データ７１との位置合わせは、欠陥ｆを含むレイヤと同じレイヤ（以下、自レイヤという）の設計データを用いて行われる。その場合、データ処理部１０は、その両者の画像の差分量が最小になるようにマッチングすることにより、両者の画像の拡大度および座標位置を合わせ込み、欠陥ｆの欠陥画像と自レイヤの設計データとを合成した（第２の）合成画像７２を生成する。データ処理部１０は、その（第２の）合成画像７２に基づき、欠陥ｆと自レイヤの配線などの回路要素との（第２の）相対位置関係を表すデータ（欠陥ｆと配線などとの離間距離など）を求め、欠陥ｆの致命度を判定する。
【００５７】
一方、欠陥ｆを含むレビュー画像６１と他レイヤ設計データ７３との位置合わせは、自レイヤ設計データ７１と他レイヤ設計データ７３とは同じ座標系の座標値で表されているので、とくに行う必要はない。図５（ｂ）に示すように、データ処理部１０は、すでに合わせ込まれた欠陥ｆの大きさと座標位置とを用いて、その欠陥ｆの欠陥画像を他レイヤ設計データ７３に埋め込んで、（第１の）合成画像７４を生成するだけでよい。データ処理部１０は、その（第１の）合成画像７４に基づき、欠陥ｆと自レイヤの配線などの回路要素との（第１の）相対位置関係を表すデータ（欠陥ｆと配線などとの離間距離など）を求め、欠陥致命度を判定する。
【００５８】
図６は、致命度判定結果を表示装置に表示した例を示した図である。データ処理部１０は、図３のステップＳ１４において、図６（ａ）に示すような致命度判定結果データをデータ入出力部１３の表示装置に表示する。致命度判定結果データは、欠陥識別番号、欠陥のレイヤ（欠陥を検出したレイヤ）、欠陥との相対位置関係を求める対象となる設計データのレイヤ、欠陥の中心位置の座標、欠陥の大きさ、欠陥と配線などの回路要素との間の距離、判定した致命度、欠陥を含む画像のサムネールなどによって構成される。
【００５９】
ここで、欠陥の中心位置の座標は、設計データの座標系の座標値（ｘ１、ｙ１）で表され、欠陥の大きさは、その横幅（ｗ１）と高さ（ｈ１）とにより表される。また、サムネールは、欠陥画像と設計データとの合成画像を縮小表示した画像である。そして、例えば、そのサムネールがクリックされると、図６（ｂ）に示すように、その合成画像の拡大画像が表示されるとしてもよい。そして、その拡大画像には、欠陥の大きさ（ｗ１，ｈ１）や、欠陥と配線間との距離の値などが表示されていてもよい。また、欠陥のレイヤと、設計データのレイヤが異なる場合には、その欠陥画像が欠陥の投影であることが分かるように表示にしてもよい。ちなみに、図６（ｂ）では、欠陥の投影であることを示すために、欠陥領域の輪郭が破線で示されている。
【００６０】
図７は、欠陥と複数のレイヤの回路要素（配線）との相対位置関係を表示装置に表示した例を示した図である。データ処理部１０は、図３のステップＳ１４において、単に、図６（ａ）のような致命度判定結果を表示するだけでなく、図７（ａ）に示すように、欠陥を含む欠陥検出レイヤの回路要素（レイヤＬ２配線）と、最高致命度レイヤ（この場合は、レイヤＬ３）の回路要素（レイヤＬ３配線）と、を併せて表示する。また、図７（ｂ）に示すように、欠陥を含む欠陥検出レイヤの回路要素（レイヤＬ２配線）と、関係する他のレイヤの回路要素（レイヤＬ１配線、レイヤＬ２配線、レイヤＬ３配線）をすべて表示するようにしてもよい。このような表示をすることにより、パターン欠陥解析装置１のユーザは、欠陥と自レイヤまたは他レイヤの回路要素との相対位置関係を容易に把握することが可能になる。
【００６１】
図８は、パターン欠陥解析装置１を用いた欠陥解析の対象となる欠陥種別の例を示した図である。
【００６２】
図８（ａ）は、欠陥が異物である場合の例であり、この例では、異物は、複数の配線の間にあるが、配線上にあってもよい。異物は、通常、配線などの回路要素を形成する材料とは異なる材料からなるので、異物が配線上にあったときでも、その境界を識別可能な場合が多い。このような異物の欠陥は、図２〜図６に説明したように、異物と配線などの回路要素との距離を計測し、その計測値によって、その致命度を判定する。
【００６３】
図８（ｂ）は、配線（回路要素）に凸部が生じた欠陥、つまり、配線が太くなった欠陥の例である。配線が極端に太くなったりすると、隣接する配線と短絡したりする恐れが出てくる。また、隣接配線との間の浮遊容量が増加し、当該配線の信号の伝播性能を劣化させる可能性もある。そこで、この場合には、配線の凸部と隣接する配線（回路要素）との距離を計測し、その計測値によって、その致命度を判定する。なお、以上のような凸部欠陥は、異物欠陥の一種とみなすことも可能であるが、異物は配線（回路要素）の材料と異なるのに対し、凸部の材料は配線（回路要素）の材料と同じである。
【００６４】
図８（ｃ）は、配線（回路要素）に凹部が生じた欠陥、つまり、配線が細くなった欠陥の例である。配線が細くなると、配線の抵抗が大きくなり、当該配線の信号の伝播性能が劣化し、極端に、その配線が細くなると、配線が断線する。図８（ｄ）は、配線が断線した欠陥の例である。そこで、配線の凹部欠陥の場合には、配線の凹部の配線幅を計測し、その計測値によって、その致命度を判定する。なお、配線の断線は、配線の凹部の配線幅が「０」になった場合に相当する。
【００６５】
図８（ｅ）は、配線短絡欠陥の例である。配線短絡は、図８（ａ）の異物欠陥で異物が２つの配線を跨ぐほど大きい場合に生じる。また、図８（ｂ）の配線凸部欠陥で凸部が隣接する配線に接する場合にも生じる。このような配線短絡欠陥は、通常、当該配線の信号の誤動作を引き起こすことが多いので、最大の致命度が与えられる。
【００６６】
図９は、致命度判定基準データの構成の例を示した図である。図９に示すように、致命度判定基準データは、欠陥種別、計測項目、欠陥のレイヤ、設計データのレイヤ、判定閾値、設定致命度などのデータにより構成される。
【００６７】
ここで、欠陥種別は、図８を用いて説明した欠陥種別、計測項目は、その欠陥種別の欠陥の致命度を判定するために取得するデータの項目、欠陥のレイヤは、当該欠陥を含むレイヤ、設計データのレイヤは、当該欠陥との相対位置関係を求める回路要素の設計データを含むレイヤ、判定閾値は、致命度を判定するための基準値、設定致命度は、当該欠陥について計測項目の計測値と判定閾値に応じて設定される致命度を表す値である。
【００６８】
なお、図９においては、欠陥のレイヤの例は、「Ｌ２」だけであるが、欠陥のレイヤとして「Ｌ１」または「Ｌ３」があってもよい。また、図９では、欠陥種別として、断線および配線短絡は、異物、配線凸部または配線凹部の特殊形態とみなし、独立した欠陥種別には含めていない。
【００６９】
以上のような構成の致命度判定基準データにより、あるレイヤで検出された欠陥に対して、その欠陥と同じレイヤだけでなく他のレイヤにおける回路要素（配線など）との相対位置関係の閾値、および、その相対位置関係に応じた致命度を、適宜、経験的に求めたデータとして設定することができる。例えば、図９に示すように、レイヤＬ２の異物は、同じレイヤＬ２の配線に対しては、その離間距離が７０ｎｍより小さくなると、重大な欠陥（致命度が２）と判定されるが、レイヤＬ３の配線に対しては、その離間距離が４０ｎｍより小さくならないと、重大な欠陥（致命度が２）とは判定されないようにしてもよい。また、配線凸部欠陥のように、配線などの回路要素が欠陥と同じレイヤであるか、または、異なるレイヤであるかによって、設定される致命度を変えるようにしても構わない。
【００７０】
また、致命度判定基準データでは、それぞれのレイヤの欠陥種別ごとに、そのレイヤの欠陥が影響を及ぼす他のレイヤを指定することができるので、パターン欠陥解析装置１のデータ処理部１０は、その欠陥解析手順のステップＳ１３（図３参照）において、致命度判定基準データが記憶された致命度判定基準データ記憶部１１１を参照することにより、致命度を判定すべき他のレイヤがあるか否かを判定することができる。
【００７１】
以上、本実施形態によれば、パターン欠陥解析装置１（データ処理部１０）は、図５に示したように、欠陥ｆを含むレビュー画像６１と、欠陥ｆと同じレイヤの回路要素（配線など）の画像（自レイヤ設計データ７１）と、をマッチングし、位置合わせをした上で、欠陥ｆと回路要素との距離を求め、さらに、欠陥ｆと他のレイヤの回路要素との距離を求めている。その結果、より高精度の欠陥ｆと回路要素との距離を得ることができる。
【００７２】
さらに、パターン欠陥解析装置１（データ処理部１０）は、以上のようにして取得した欠陥ｆと回路要素との距離と図９に示した致命度判定基準データとに基づき、欠陥ｆの致命度を取得するので、欠陥ｆを含むレイヤと同じレイヤだけでなく、異なるレイヤの回路要素についての致命度を得ることができる。その結果、欠陥の影響を他のレイヤまで考慮した、より信頼性のある致命度を得ることができる。
【符号の説明】
【００７３】
１ パターン欠陥解析装置
２ パターン欠陥検査装置
３ 設計データサーバ
４ 通信ネットワーク
１０ データ処理部
１１ データ通信部
１２ 欠陥レビュー部
１３ データ入出力部
１０１ 欠陥検査データ取得部
１０２ 設計データ取得部
１０３ レビュー制御部
１０４ レビュー画像取得部
１０５ 画像位置合わせ部
１０６ 致命度判定部
１０７ 判定結果データ表示部
１０８ 欠陥検査データ記憶部
１０９ 設計データ記憶部
１１０ レビュー画像データ記憶部
１１１ 致命度判定基準データ記憶部
１１２ 判定結果データ記憶部
【図１】
0005469704.tif 000002
【図２】
0005469704.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
0005469704.tif 000007
【図７】
0005469704.tif 000008
【図８】
0005469704.tif 000009
【図９】
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